# Портфолио

## Data Science

Здесь представлены некоторые проекты в области расширенного анализа данных и машинного обучения.  Проекты выполнены в Jupyter Notebook на Python в том числе с применением технологий Pipeline и GridSearch.

| № | Название проекта | Краткое описание | Стек |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | [**Прогнозирование оттока клиентов оператора связи "ТелеДом"**](ml_classification_marketing_telecom/) | Проект классификации клиентов, на расторгающих и продлевающих договор с оператором связи "ТелеДом". Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: ML, маркетинг, телеком | Python, Pandas, Sklearn, Pipeline, GridSerach, CatBoost |
| 2 | [**Определение возраста покупателей супермаркета "Хлеб-соль" на основе их изображений**](computervision_regression_cnn_age/) | Регрессионный анализ возраста покупателей супермаркета "Хлеб-соль" на основе их изображений, построенный с использованием глубокого обучения сверточной трехслойной нейронной сети с использованием предобученного слоя `ResNet50`, аугментации данных и алгоритма `Adam`. Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: сверточные нейронные сети (CNN), глубокое обучение, компьютерное зрение | Python, TensorFlow, Keras, ResNet50 |
| 3 | [**Анализ заказов такси с помощью PySpark**](pyspqrk_postgresql_taxi/) | Анализ данных о заказах такси у терминала №5 Нью-Йоркского аэропорта с помощью библиотеки PySpark и данных, загруженных из файла CSV в базу данных PostgreSQL. Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: анализ данных на SQL | Python, PySpark, Pandas, Numpy, CSV |
| 4 | [**Анализ данных об инвестициях с помощью PostgreSQL**](investment_analysis_postgresql/) | Анализ данных об инвестиционных фондах и стартапах, в которые они инвестировали с 2010 по 2013 годы в разных странах. Анализ произведен с помощью PostgreSQL. Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: банки, стартапы, инвестиции, анализ данных на SQL | PostgreSQL, Jupyter Notebook, Markdown |
| 5 | [**Классификация текстов с использованием BERT для "Викишоп"**](nlp_classification_bert_wikishop/) | Классификация текстов твитов на позитивные и негативные с использованием технологии BERT для "Викишоп". Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: NLP, ML | Python, Pandas, Sklearn, Pipeline, GridSerach, BERT |
| 6 | [**Классификация текстов с использованием TF-IDF для "Викишоп"**](nlp_classification_tfidf_wikishop/) | Классификация текстов твитов на позитивные и негативные с использованием технологии TF-IDF для "Викишоп". Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: NLP, ML | Python, Pandas, Sklearn, Pipeline, GridSerach, NLTK, TF-IDF |
| 7 | [**Регрессионный анализ временных рядов для прогнозирования заказов такси**](timeseries_regression_taxi/) | Прогнозирование количества заказов такси на основе регрессионного анализа временных рядов. Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: ML, сервисы такси | Python, Pandas, Sklearn, Pipeline, GridSerach, Statsmodels |
| 8 | [**Регрессионный анализ на градиентном бустинге для прогнозирования стоимости автомобиля**](gradientboosting_regression_auto/) | Прогнозирование стоимости автомобиля по его характеристикам с помощью регрессионного анализа на градиентоном бустинге. Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: ML, продажа автомобилей | Python, Pandas, Sklearn, Pipeline, GridSerach, LightGBM, CatBoost |
| 9 | [**Линейная регрессия и шифрование обратной матрицей для защиты персональных данных**](dataencryption_inversematrix_linearregression/) | Защита персональных данных клиентов с помощью обратной матрицы при передаче данных в предсказательные сервисы, построенные на основе линейной регрессии. Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: ML, банки, инвестиции, телеком | Python, Pandas, Sklearn, Numpy, Markdown |
| 10 | [**Регрессионный анализ и бутстреп для выбора района нефтедобычи**](bootstrap_regression_profitabilityanalysis_oilproduction/) | Выбор локации нефтедобывающей скважины с учетом доходности и рисков, расчитанных с помощью бутстрепа и регрессионного анализа. Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: ML, BI, микро-экономический анализ, A/B тестирование, инвестиции, нефтедобыча | Python, Pandas, Sklearn, Bootstrap, микро-экономика, A/B тест |
| 11 | [**Ручной подбор гиперпараметров модели классификации для прогноза оттока клиентов из банка**](modelshyperparametersmanualselection_classification_marketing_bank/) | Прогнозирование оттока клиентов банка с ручным подбором гиперпараметров модели классификации. Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: ML, банки, инвестиции, кредитование | Python, Pandas, Sklearn |
| 12 | [**Комплексный маркетинговый анализ игровой индустрии**](marketinganalysis_gamingindustry/) | Комплексный маркетинговый анализ игровой индустрии. Выявление закономерностей развития рынка. Проверка статистических гипотез. Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: BI, статистика, маркетинговый анализ, продуктовый анализ, игровая индустрия | Python, Pandas, Numpy, Scipy, Math, Matplotlib |
| 13 | [**Рекомендация тарифов клиентам "Мегалайн" на основе их классификации**](recommendation_classification_megaline/) | Предсказание оптимального тарифа для клиентов телекоммуникационной компании оператора сотовой связи "Мегалайн", использующих устаревшие тарифы. Для предсказания тарифов использованы модели логистической регрессии, решающих деревьев и случайного леса. Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: ML, маркетинговый анализ, продуктовый анализ, телекоммуникации | Python, Pandas, Sklearn |
| 14 | [**Статистический анализ данных сервиса аренды самокатов GoFast**](statisticalanalysis_scooterrental_gofast/) | Статистический анализ данных сервиса аренды индивидуальных средств мобильности (самокаты). Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: BI, статистика, маркетинговый анализ, продуктовый анализ, сервисы аренды индивидуальных средств мобильности | Python, Pandas, Numpy, Scipy, Math, Matplotlib |


## WEB-сервисы и программы

В этом разделе представлены проекты различных веб-сервисов и программ.

| № | Название проекта | Краткое описание | Стек |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | [**ARTPROGRAM**](http://12345design.ru/artprogram/) | В рамках проекта [12345Design.ru](http://12345design.ru) создаются сервисы для художественного творчества под общим брендом [ARTPROGRAM](http://12345design.ru/artprogram/). Уже созданы сервисы для зарисовок [SCETCH](https://microsegment.ru/artprogram/sketch/) и раскраска [PAINT](https://microsegment.ru/artprogram/paint/). Сервисы обладают функцией мгновенного взаимодействия с помощью рисунков (это лучше самому увидеть, чем сто раз об этом от кого-то услышать). Область применения проекта: изобразительное искусство, дизайн, образование, веб-сервисы, SaaS | HTML, JavaScript, Canvas, SVG |
| 2 | [**Навык Алисы "Как научиться рисовать"**](https://alice.ya.ru/s/1a11fd67-1531-4262-bd53-f54cb2186faa) | Навык Алисы «Как научиться рисовать» помогает освоить азы рисунка, живописи и композиции, а также узнать как рисовать интерьер, человека и пейзаж. Область применения проекта: изобразительное искусство, дизайн, образование, веб-сервисы, SaaS | Chat-bot, Алиса, Aimylogic, Google Sheets |
| 3 | [**Калькулятор "mysimplecalculator"**](mysimplecalculator/) | Калькулятор вдохновленный книгой Бьярне Страуструпа по принципам программирования на C++. Калькулятор выполнен в формате файла exe для командной строки Windows. Способен производить расчеты разной степени сложности. Область применения проекта: математика, командная строка | C++, cmd, Windows |

